samba-3源码安装一:编译安装

本文提供了一步一步的指南,教你如何在RedHat 9系统上安装和配置Samba 3.0.24,实现Windows与Linux之间的文件共享。包括解压、编译、安装Samba,配置smb.conf文件,添加Samba用户及启动服务等关键步骤。

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系统是redhat9 2.4.20-8,系统自带装了samba-2.2.7a-7.9.0
下载samba最新版,文件名samba-3.0.24.tar.gz
1、解压、编译、安装
#tar xzvf samba-3.0.24.tar.gz
#cd samba-3.0.24/source
#./configure;make;make install
;没用路径参数,因为默认是/usr/local/samba
2、安装smb.conf
#cp ./samba-3.0.24/examples/smd.conf /usr/local/samba/lib
;安装目录下有很多smd.conf的例子,但/usr/local/samba/lib下却没有,所以必须copy.
#/usr/local/samba/bin/testparm
;检查smb.conf配置语法是否错误和设置是否成功(默认的smb.conf,不会有问题:)
3、配置smb.conf
#vi smb.conf
有两个地方非改不可
workgroup=mygroup(我的windows机子的工作组名,有三台win机,都是"workgroup" 工作组)
增加:unix charset=cp936
dos charset=cp936
display charset=cp936
; 这三条设置的目的是在win机上使用“网络邻居“共享到linux上的文件夹和文件时,显示汉字。
4、增加smb用户
一般linux机子上都有很多用户,比如有一个用户名是rocky,那么:/usr/local/samba/bin/smbpasswd -a rocky,就把rocky增加为smb用户了。
5、启动smb服务
#service iptables stop
#service network restart
#/usr/local/samba/sbin/smbd -D
#/usr/local/samba/sbin/nmbd -D
启动完成,然后到win机上,打开网络邻居,就可以看到linux机子。输入“rocky"和密码,就可以看到linux机子上/home/rocky的文件夹内容了。

最后一步,需要做的就是把smb服务设为开机启动。
vi /etc/rc.d/rc.local,加入/usr/local/samba/sbin/smbd -D
;/usr/local/samba/sbin/nmbd -D 就可以了。
如果启动后修改了smb.conf,重复第5条操作就可以了,不用重启。

安装并不复杂,但还是走了弯路。网上很多此类文章,有四点迷惑人:
一是如果系统里已经有samba旧版本的时候(用rpm -qagrep smaba)由源码安装的samba3.0.24无法启动,所以最好是把旧的卸载掉先(用rpm -evv samba.x.x.x).
一是显示汉字问题。很多文章的设置都是基于samba2.x的,与3.0不同。
二是相关文件存放的路径,如smb.conf,有些说在/etc/下,有的在/usr/sabma下。这一点,其实只要认真看看安装文档就解决了。
三是启动问题,大部分都提到可以/etc/rc.d/init.d/smb start,我看/etc/rc.d/init.d下并没有smb脚本,估计要自己写一个请参考 坎坷的samba-3源码安装二:smb 脚本,但把启动放在/erc/rc.d/rc.local我觉得也很方便。
另外,samba安装目录下有一个docs子目录,有一个samba-howto.pdf文档,非常详尽,汉字显示的解决就是看了这个才解决的。
samba有很多详细设置,我刚安装,很多内容有待今后去实践。
### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务,一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块(patches),这些小块被线性映射为向量,并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中,原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象,则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如,对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像,如果选择每边切成16个部分的话,那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后,每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT),通常包括以下几个组成部分: - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量; - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列; - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块; 最后,在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
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